Программа предоставляет студентам фундаментальные знания и навыки в области стохастического анализа и его приложений. В ходе обучения студенты изучают различные статистические и вероятностные методы, анализ случайных процессов, моделирование случайных явлений, стохастическую оптимизацию и другие смежные темы.
Студенты погружаются в основные концепции и теоретические модели, используемые в стохастическом анализе, и изучают их применение в различных сферах, таких как финансы, экономика, инженерия, компьютерные науки и другие. Они изучают методы моделирования случайных явлений и анализа стохастических процессов, включая дискретные и непрерывные модели, марковские цепи, случайные блуждания, случайные поля и другие.
Студенты также получают практические навыки в использовании компьютерных программ и вычислительных методов для решения задач, связанных со стохастическим анализом. Они изучают программирование, численные методы и алгоритмы, применяемые в стохастической оптимизации и моделировании случайных процессов.
В результате программы бакалавриата по прикладным методам стохастического анализа студенты приобретают теоретические знания и практические навыки, необходимые для работы в различных областях, где требуется анализ и моделирование случайных явлений и оптимизация стохастических систем.
Деятельность будущего специалиста по прикладным методам стохастического анализа состоит в построении адекватных математических моделей технических, экономических и других систем и процессов, функционирование которых зависит от случайных факторов; применении теоретико-вероятностных и статистических методов для исследования этих моделей; оптимизации управления стохастическими системами.
Профессиональные дисциплины:
- Теоретическая механика
- Физика
- Дискретная математика
- Операционные системы
- Численные методы
- Математический анализ
- Методы оптимизации
- Теория управления
- Теория функций комплексного переменного
- Уравнения математической физики
- Функциональный анализ
- Дифференциальные уравнения
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- Алгоритмизация и программирование
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Теория случайных процессов.
Вариативная часть:
- Компьютерное моделирование стохастических систем
- Теория массового обслуживания
- Принятие решений в условиях неопределенности и риска
- Математическая теория страхования
- Надежность сложных систем
- Методы анализа стохастических взаимосвязей
- Управляемые случайные процессы
- Прикладные стохастические модели.
Дисциплины по выбору:
- Введение в качественную и аналитическую теорию нелинейных динамических систем
- Математические модели искусственного интеллекта
- Методы анализа и оптимизации в дискретных задачах
- Основы веб-программирования
- Применение вариационного исчисления в задачах современного математического моделирования
- Принятие решений в условиях неопределенности и риска.